হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Qwen Flash vs Hunyuan TurboS

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Qwen Flash vs Hunyuan TurboS: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Alibaba-এর Qwen Flash এবং Tencent-এর Hunyuan TurboS হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। Qwen Flash মডেলে রয়েছে 1M টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $0.02/$0.08 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে Hunyuan TurboS মডেলে রয়েছে 32.8K টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $0.06/$0.24 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
Alibaba

Qwen Flash

আল্ট্রা-ফাস্ট লো-ল্যাটেন্সি

Alibaba-এর Qwen Flash হলো রিয়েল-টাইম চ্যাট, হাই-ভলিউম রাউটিং ও আল্ট্রা-লো ল্যাটেন্সি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য তৈরি এআই মডেল, যা 1M কনটেক্সট উইন্ডো, 180 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.02/$0.08 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 67/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান ক

Intelligence Index67 / 100
Input Token:

$0.02 / 1M

Output Token:

$0.08 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Tencent

Hunyuan TurboS

আল্ট্রা-ফাস্ট লো-ল্যাটেন্সি

Tencent-এর Hunyuan TurboS হলো রিয়েল-টাইম চ্যাট, হাই-ভলিউম রাউটিং ও আল্ট্রা-লো ল্যাটেন্সি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য তৈরি এআই মডেল, যা 33K কনটেক্সট উইন্ডো, 160 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.06/$0.24 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 70/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্র

Intelligence Index70 / 100
Input Token:

$0.06 / 1M

Output Token:

$0.24 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Qwen Flash is 3.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Qwen Flash has a larger context window (1M vs 33K tokens).
  • Qwen Flash is faster at 180 tok/s vs 160 tok/s.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যQwen FlashHunyuan TurboS
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6770
Provider
AlibabaTencent
Input Price
Cost per million input tokens
$0.02 / 1M$0.06 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.08 / 1M$0.24 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.01 / 1M$0.04 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1M tokens~1,500 A4 pages of text32.8K tokens~49 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
180 tok/s160 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.00 / 1M$0.01 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং

Evaluations ongoing

খরচ
Qwen Flash
3.0x cheaper monthly runtime
স্পিড
Qwen Flash
+13% faster generation
কনটেক্সট
Qwen Flash
1M tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Qwen FlashHunyuan TurboS
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

63.5%vs67%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1195ptsvs1225pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

180 tok/s vs160 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Qwen Flash0.25s
Hunyuan TurboS0.25s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen Flash3.03s
Hunyuan TurboS3.38s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Qwen Flash মাসিক API বিল
$0.11 / month
$0.02/1M in · $0.08/1M out
Hunyuan TurboS মাসিক API বিল
$0.32 / month
$0.06/1M in · $0.24/1M out
Qwen Flash saves approximately $0.21 / month (67%) under this workload.3.0x Savings

Qwen Flash · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • 1M কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 8K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (MMLU-Pro 63.5% · Arena Elo 1195)
  • 180 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 250ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
  • $0.02/$0.08 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
  • অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে

Hunyuan TurboS · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • 33K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 4K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (MMLU-Pro 67% · Arena Elo 1225)
  • 160 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 250ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
  • $0.06/$0.24 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
  • অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricQwen FlashHunyuan TurboS
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.01$0.01
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
10K8K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যQwen FlashHunyuan TurboS
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)qwen-flash-instructhunyuan-turbos
API প্রোটোকলAlibaba REST API (OpenAI-Compatible)Tencent REST API (OpenAI-Compatible)
রিলিজ তারিখ2025-072025-03
নলেজ কাটঅফMay 2025January 2025
আর্কিটেকচারUltra-Lightweight Distilled Autoregressive TransformerLightweight Fast-Inference Transformer
প্যারামিটার স্কেলConfidentialConfidential
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 1000K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.02/1M)পূর্ণ 33K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.06/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLক্যাশড ইনপুট রেট $0.002/1M টোকেনক্যাশড ইনপুট রেট $0.006/1M টোকেন
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টAPI ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া)API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিতএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশনAPI প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনAlibaba Production Safety & Alignment VerifiedTencent Production Safety & Alignment Verified
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধাSOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা
ইনপুট মডালিটিtexttext
আউটপুট মডালিটিtexttext

Qwen Flash vs Hunyuan TurboS: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen Flash or Hunyuan TurboS?

Hunyuan TurboS is more intelligent. It scores 70 compared with 67 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen Flash is faster, generating 180 tokens per second compared with 160 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen Flash is cheaper at $0.01 per 1M tokens blended, compared with $0.04 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has a larger context window?

Qwen Flash has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 32.8K tokens.

চূড়ান্ত মতামত

Qwen Flash (রিয়েল-টাইম চ্যাট, হাই-ভলিউম রাউটিং ও আল্ট্রা-লো ল্যাটেন্সি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য তৈরি, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Hunyuan TurboS (রিয়েল-টাইম চ্যাট, হাই-ভলিউম রাউটিং ও আল্ট্রা-লো ল্যাটেন্সি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য তৈরি, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে Hunyuan TurboS এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য Qwen Flash সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য Qwen Flash সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য Qwen Flash নাকি Hunyuan TurboS কোনটি ভালো?+

বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে Hunyuan TurboS এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।

Qwen Flash এবং Hunyuan TurboS-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+

Qwen Flash-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.02 / $0.08 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং Hunyuan TurboS-এর মূল্য $0.06 / $0.24। সার্বিক ওয়ার্কলোডে Qwen Flash বেশি সাশ্রয়ী।

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+

Qwen Flash মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 1M টোকেন এবং Hunyuan TurboS মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 32.8K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে Qwen Flash দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।

তথ্যসূত্র: Alibaba ও Tencent অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।